Study of metabolite differences of flue-cured tobacco from Canada (CT157) and Yunnan (Yunyan 87)
Notice bibliographique
Résumé
In order to comprehend the dissimilarities in tobacco quality between Canada and Yunnan, a comparison of the aroma components was conducted using GC-MS and HPLC analysis, coupled with orthogonal partial least squares discriminant analysis (OPLS-DA). The study revealed the detection of a total of 81 aroma components and 22 non-volatile components in both varieties of tobacco leaves. Specifically, there were 102 components of Canada tobacco leaves and 103 components of Yunnan tobacco leaves. Subsequently, a screening was performed on these two types of tobacco leaves, identifying 51 differential components, which accounted for approximately 49.5 % of the overall components detected. Among these, Canada tobacco exhibited a higher concentration of 22 components, comprising roughly 36.4 % of the total, which were primarily composed of semi-volatile organic acids and sesquiterpenes. On the other hand, Yunnan tobacco was characterized by a comparatively higher content of 43 components, constituting approximately 63.6 %, including fatty acid esters, phenols, diterpenes, sugars, and amino acids. Comparatively, Canada tobacco demonstrated elevated levels of fatty acids and sesquiterpenes, while the content of fatty acid esters and diterpenes was relatively lower. These distinctions in aroma components potentially contribute to the varied sensory aroma profiles exhibited by the two types of tobacco.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».